（1）窗口函数之汇总函数，比较常用的是 sum()over()，且要时刻谨记窗口分析范围值是第一行到当前行。
#!/bin/bash fenzujs(){ # 定义一个函数为：fenzujs格式：fenzujs(){ } catfile="22.txt" catip="192.168.146" # 定义ip段 for((i=21; i<=37 ; i++ )) do echo "正在过滤IP：$catip.$i 过滤出来的信息为：" # 打印catip 和循环中的数值 cat $catfile | grep -A 3 "$catip.$i" | grep -v -E "ok=2|changed|TASK" # 查看日志文件，符号 | 管道进行过滤 # grep -A -3 配合内容的后3行的内容，有三行数据 # grep -v 不匹配 -E 多个内容 # grep -5 打印匹配行的前后5行 # grep -C 5 打印匹配行的前后5行 # grep -A 5 打印匹配行的后5行 # grep -B 5 打印匹配行的前5行 zuo=( `cat $catfile | grep -A 3 "$catip.$i" | grep -v -E "ok=2|changed|TASK" | grep "|" | awk -F"|" '{print $1}' | sed "s/\"//g"` ) # 定义zuo数组变量 # awk -F"|" 过滤出来的内容，用 | 这个为间隔符号，print 第1列，sed s///g 将 冒号进行替换为空， 特殊字符转译 \ 冒号为普通字符 echo "IP信息段落中左边数值为：${zuo[*]}" you=( `cat $catfile | grep -A 3 "$catip.$i" | grep -v -E "ok=2|changed|TASK" | grep "|" | awk -F"|" '{print $2}' | sed "s/\"//g"` ) echo "IP信息段落中右边数值为：${you[*]}" calculatezuo=$(echo ${zuo[*]} | sed "s/ /+/g") ; echo "IP: $catip.$i 左边数组：$calculatezuo 总值为：" $[$calculatezuo] calculateyou=$(echo ${you[*]} | sed "s/ /+/g") ; echo "IP: $catip.$i 左边数组：$calculateyou 总值为：" $[$calculateyou] # 定义变量：calculatezuo 为一个执行结果：打印数组，将空格替换为 + 符号，
瀑布图是因为形似瀑布流水而称之为瀑布图( Waterfall Plot)。瀑布图采用绝对值与相对值结合的方式，适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系。常被用于盈亏分析、账单详情分析等业务场景。
MergeTree在写入一批数据时，数据总会以数据片段的形式写入磁盘，且数据片段不可修改。为了避免片段过多，ClickHouse会通过后台线程，定期合并这些数据片段，属于相同分区的数据片段会被合成一个新的片段。
用于反映一些适用于成本中心、内部订单等的指标值，例如用电量。其作用主要是将辅助性成本中心费用通过指标分配到相应的承担部门，能更清楚反映各部门实际费用情况。例如：
某公司是金融第三方支付公司，为商家生产硬件商机，该种机器可以帮助商家收款，例如我们在商场里见到的收款pos机、收款机等。
文章目录 1. 集群管理 1.0.1. cluster 1.0.2. shards 1.0.3. replicas 1.0.4. recovery 1.0.5. river 1.0.6. gateway 1.0.7. discovery.zen 1.0.8. Transport 1.1. 注意事项 1.2. 监控集群健康状况 1.3. 监控单个节点 1.4. 索引统计 1.5. cat API 1.6. 重要配置的修改 1.7. 参考文章 集群管理 https://www.cnblogs.com/aub
SAP中成本可以在成本中心、订单、CO-PA间分配分摊。 常见的分配分摊方法有：简单分配；基于指标分配；简单分摊；基于指标分摊；基于作业的分摊。 一、简单分配。ksv1创建分配。将初级成本要素分配到相应成本中心 二、基于指标的分配。 1、kk01创建统计指标。（关于统计指标的含义后续介绍）
SummingMergeTree引擎继承自MergeTree。区别在于，当合并SummingMergeTree表的数据片段时，ClickHouse会把所有具有相同主键的行合并为一行，该行包含了被合并的行中具有数值数据类型的列的汇总值。如果主键的组合方式使得单个键值对应于大量的行，则可以显著的减少存储空间并加快数据查询的速度。
可以看出，税前及付息前收益 -20，刚好等于前面的两个数之和，即：150 - 170，最后的净收益 6，刚好等于 -20 + 18 + 10 - 2 。
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其实白茶觉得部分函数微软划分的有点模糊，比如本期的ALL函数，虽然可以单独使用，但是其更主要的作用是作为中间函数使用。
建立重庆市经济指标发展体系，以重庆市一小时经济圈作为样本，运用因子分析方法进行实证分析，在借鉴了相关评价理论和评价方法的基础上，本文提取出经济规模、人均发展水平、经济发展潜力、3个主因子，从重庆市统计年鉴选取8个指标构成的指标体系数据对重庆市38个区县经济发展基本情况的八项指标进行分析，并基于主因子得分矩阵对重庆市38个区县进行聚类分析 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。
导读：数据指标体系是构建数据中台的重要一环。数据指标的建立让运营及产品人员更直观地看到基本指标的变动，让数据分析师更便捷地开展数据分析工作。
数据质量一直是数据仓库领域一个比较令人头疼的问题，因为数据仓库上层对接很多业务系统，业务系统的脏数据，业务系统变更，都会直接影响数据仓库的数据质量。因此数据仓库的数据质量建设是一些公司的重点工作。
建立重庆市经济指标发展体系，以重庆市一小时经济圈作为样本，运用因子分析方法进行实证分析，在借鉴了相关评价理论和评价方法的基础上，本文提取出经济规模、人均发展水平、经济发展潜力、3个主因子，从重庆市统计年鉴选取8个指标构成的指标体系数据对重庆市38个区县经济发展基本情况的八项指标进行分析，并基于主因子得分矩阵对重庆市38个区县进行聚类分析
会员价值度用来评估用户的价值情况，是区分会员价值的重要模型和参考依据，也是衡量不同营销效果的关键指标。
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创建行上下文 1. 计算列：引用原有列，通过计算生成新列 2. 迭代函数 1) 聚合函数+X结尾：SumX，AverageX，CountX，CountaX，MaxX，MinX 2) 其他迭代函数：Filter，RankX，SelectColumns，AddColumns，ConcatenateX，FirstNONBlank / LastNONBlank，FirstNONBlankValue / LastNONBlankValue，ProductX
因子分析是指研究从变量群中提取隐藏的具有代表性共性因子的统计技术。进而起到降维的目的，还可检验变量间关系的假设。
正确性：正确性代表了指标的可信度，如果一个指标无法保证其正确性，那么是不能提供出去使用，因为很有可能会导致作出错误的业务决策，通常会使用明细数据对比、维度交叉对比、实时对比离线等方式校验数据的正确性；另外一方面可以增加一些DQC校验，例如唯一性验证、最大/最小值验证等。
随着 Elasticsearch 8.11版本的即将推出，我们非常高兴地宣布，我们将迎来一个全新的查询语言ES|QL (Elasticsearch Query Language的简称)。ES|QL是一种更加一致、简洁、实用、高效的语言，旨在解决用户在使用Elasticsearch时面临的复杂性问题。这是一个里程碑式的发布，我们深知这将改变数据分析的方式，因此我们致力于提供最好的体验。新的ES|QL查询语言和引擎(_query API)将会替代原有的语言和聚合引擎(_search API)，成为大多数场景下的默认选择，并且将会有大幅的性能提升。
导读：随着时代的发展，越来越多的数据量堆积，然而这些密密麻麻的数据的可读性较差并且毫无重点，而数据可视化更加直观有意义，更能帮助数据更易被人们理解和接受。
做数据可视化分析时，会出现两个极端，一是不管什么需求，用表格干就完了。再者就是追求炫酷的可视化效果，堆叠各种“高端”的可视化图表，用户看不懂，华而不实。基于实际的分析需求以及要表达的信息内容，选择最匹配的图表形式，才能可视化得恰到好处。每种图表能够承载的数据格式以及反映的数据信息各不相同，这一次主要想分享瀑布图的用法，不管以后是做定制化的可视化页面开发，还是做自助BI图表类型的扩展，都会有所帮助。
今天要跟大家分享的是think-cell chart系列的第三篇——瀑布图（上）。 还是以一个案例图表开始我们今天的分享。 所用到的案例数据如下： 而该图表规定的数据结构又如何呢…… 还是用老办法
国内生产总值GDP：衡量一个国家的总的商品和服务的产值是如何决定的。 消费，总投资（私人部门购买的新的资本货物-设备和建筑物） ，政府采购的商品和服务，及商品和服务的净出口。
我们将使用整容手术数据说明两种中心化类型。将此文件加载到SPSS中。假设我们要中心化的变量BDI。
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1、行列转换： decode(条件,值1,返回值1,值2,返回值2,...值n,返回值n,缺省值); select decode(sign(变量1-变量2),-1,变量1,变量2) from dual; --取较小值 sign()函数根据某个值是0、正数还是负数，分别返回0、1、-1 例如: 变量1=10，变量2=20 则sign(变量1-变量2)返回-1，decode解码结果为“变量1”，达到了取较小值的目的。 举例：查询emp表中的每个部门的人数？ SELECT sum(deco
最近我们被客户要求撰写关于地区经济研究分析的研究报告，包括一些图形和统计输出。 建立重庆市经济指标发展体系，以重庆市一小时经济圈作为样本，运用因子分析方法进行实证分析，在借鉴了相关评价理论和评价方法的基础上，本文提取出经济规模、人均发展水平、经济发展潜力、3个主因子，从重庆市统计年鉴选取8个指标构成的指标体系数据对重庆市38个区县经济发展基本情况的八项指标进行分析，并基于主因子得分矩阵对重庆市38个区县进行聚类分析。
最近我们被客户要求撰写关于主成分PCA、因子分析、聚类的研究报告，包括一些图形和统计输出。
先来建个度量值“总销量 = SUM ( '销售表'[销量] )”，把它扔进“条形图”
这是一个知乎网友的提问： 📷 有一列总数，需要拆分为六列，且每个数值不能超过5。规划求解是最快的解决方案。 📷 求解结果如下，G列是A-F列的汇总： 📷 求解参数设置如下： 📷 需要求解的内容是A-F列，约束条件是： 1.A-F列的数据大于1，小于等于5且为整数。 2.H列是A-F列的和减G列得出的值，这个值需要等于0 📷 基于题主的条件，如果汇总值过大，将找不到解： 📷
”联手“废话不多说，直接上指令 #查询系统整体磁盘使用情况---------------------------------------------------- df -h #磁盘不够用要想办法了 #查询指定目录的磁盘占用情况--------------------------------------------------- du -h /目录 -s #指定目录占用大小汇总 -h #带计量单位 -a #含文件 --max-depth=1 #子目录深度 -c #列出明细的同时，增加汇总值 #实例：查
SQL语句的逻辑处理顺序，指的是SQL语句按照一定的规则，一整条语句应该如何执行，每一个关键字、子句部分在什么时刻执行。
最近我们被客户要求撰写关于向量自回归模型VAR的研究报告，包括一些图形和统计输出。
4.7.6 ABST2科目对帐 该程序选择资产汇总记录 (ANLC)，在总分类帐科目和业务范围级别上汇总这些值，并将汇总值写入表EWUFIAASUM。 然后读取该表，将其值和总分类帐科目进行对帐。 对帐以下科目： 资产负债表科目 APC 资产负债表科目预付款 资产负债表科目重新评估 资产负债表科目特殊项目 值调整普通折旧 值调整特殊折旧 值调整计划外折旧 值调整准备金转帐 值调整普通折旧重新评估 您应该在年末结算前启动报表。 在启动事务前，必须完全过帐资产负债表科目值。 会计核算 -财务会计 -固定资产
下面的故事可以追溯到我开始从物理到商业的转变。我在周五晚上的派对上遇到了这位投资银行家。喝完几品脱啤酒后，他的情绪变得有些阴沉，他告诉我他是如何讨厌他的工作。然而，他有一个计划知道工作到45岁退休。然后他会做一切让他开心的事情。我很困惑，那么一个人怎么能从一种情感（幸福）中摆脱这么多年，并在以后重新发现？我想知道幸福的秘诀 - 玫瑰上的雨滴和小猫上的胡须。一个人的幸福是一件棘手的事情;然而，我将在后面的关于逻辑回归的文章中尝试解决这个问题。现在，让我们尝试探索国家如何衡量其人民的集体福利。我将利用这一人口福祉主题来探索分析记分卡开发中的一个有趣话题：变量选择。
上一篇《分布式系统关注点——初识「高可用」》我们对「高可用」有了一个初步认识，其中认为「负载均衡」是「高可用」的核心工作。那么，本篇将通过图文并茂的方式，来描述出每一种负载均衡策略的完整样貌。
一旦加载器指示数据已被索引，您就可以继续下一部分来定义数据立方体并开始可视化数据。
Linux磁盘分区、挂载度 1. 分区方式 mbr分区 最多支持四个主分区 系统只能安装在主分区 扩展分区要占一个主分区 MBR最大只支持2TB，但拥有最好的兼容性 gpt分区 支持无限多个主分区（但操作系统可能限制，比如windows下最多128个分区） 最大支持18EB的大容量（1EB=1024PB，PB=1024TB） windows7 64位以后支持gpt 2. Linux分区 2.1 分区原理 Linux来说无论有几个分区，分给哪一个目录使用，它归根结底就只有一个根目录，一个独立且唯一的文件结
标签由互联网领域逐步推广到其他领域，打标签的对象也由用户、产品等扩展到渠道、营销活动等。
本文目录 一、Elasticsearch 基本术语 1.1 文档（Document）、索引（Index）、类型（Type）文档三要素 1.2 集群（Cluster）、节点（Node）、分片（Shard）分布式三要素 二、Elasticsearch 工作原理 2.1 文档存储的路由 2.2 如何健康检查 2.3 如何水平扩容 三、小结 一、Elasticsearch 基本术语 1.1 文档（Document）、索引（Index）、类型（Type）文档三要素 文档（Document） 文档，在面向对象观念就是一个对象。在 ES 里面，是一个大 JSON 对象，是指定了唯一 ID 的最底层或者根对象。文档的位置由 _index、_type 和 _id 唯一标识。 索引（Index） 索引，用于区分文档成组，即分到一组的文档集合。索引，用于存储文档和使文档可被搜索。比如项目存索引 project 里面，交易存索引 sales 等。 类型（Type） 类型，用于区分索引中的文档，即在索引中对数据逻辑分区。比如索引 project 的项目数据，根据项目类型 ui 项目、插画项目等进行区分。 和关系型数据库 MySQL 做个类比： Document 类似于 Record Type 类似于 Table Index 类似于 Database 1.2 集群（Cluster）、节点（Node）、分片（Shard）分布式三要素 集群（Cluster） 服务器集群大家都知道，这里 ES 也是类似的。多个 ElasticSearch 运行实例（节点）组合的组合体是 ElasticSearch 集群。 ElasticSearch 是天然的分布式，通过水平扩容为集群添加更多节点。 集群是去中心化的，有一个主节点（Master）。主节点是动态选举，因此不会出现单点故障。 那分片和节点的配置呢？ 节点（Node） 一个 ElasticSearch 运行实例就是节点。顺着集群来，任何节点都可以被选举成为主节点。主节点负责集群内所以变更，比如索引的增加、删除等。所以集群不会因为主节点流量的增大成为瓶颈。因为任何节点都会成为主节点。 下面有 3 个节点，第 1 个节点有：2 个主分片和 1 个副分片。如图：
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